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标准化结构因果模型
通过引入标准化操作，我们提出了内部标准结构因果模型（iSCMs），以解决结构因果模型数据中的方差和成对相关性增加的问题，并证明线性 iSCMs 在大系统中不会折叠成确定性关系，可能在超越所研究的基准问题的因果推断中是一个有用的模型。
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17 days ago
对角化费舍尔信息矩阵估计的权衡
通过分析两种随机估计器的方差并在回归和分类网络中实例化它们，我们研究了非线性对不同参数组的方差数量的影响，并发现在估计 Fisher 信息时这些方差数量不能被忽略。
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5 months ago
改进降噪扩散概率模型
通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可
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3 years ago
动量多校准方法用于不确定性估计
通过多校准算法，我们不仅能预测标签分布的期望值，还能预测更高阶矩，这为在各个子群体上估计不确定性和诊断特征的不公平性提供了一个原则性的方法。
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4 years ago
关于等方差假设的因果推断
从方程模型中求解方差的顺序推断因果结构，实现高维因果结构学习的简单又先进的方法。
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6 years ago
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